pandas获取groupby分组里最大值所在的行方法
如下面这个DataFrame,按照Mt分组，取出Count最大的那行
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'Sp':['a','b','c','d','e','f'], 'Mt':['s1', 's1', 's2','s2','s2','s3'], 'Value':[1,2,3,4,5,6], 'Count':[3,2,5,10,10,6]})
df
Count
Mt
Sp
Value
0
3
s1
a
1
1
2
s1
b
2
2
5
s2
c
3
3
10
s2
2023-03-24 11:07:39
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一、groupby 能做什么？
python中groupby函数主要的作用是进行数据的分组以及分组后地组内运算！
对于数据的分组和分组运算主要是指groupby函数的应用，具体函数的规则如下：
df[](指输出数据的结果属性名称).groupby([df[属性],df[属性])(指分类的属性，数据的限定定语，可以有多个).mean()(对于数据的计算方式——函数名称)
举例如下：
print(df["评分"].groupby([df["地区"],df["类型"]]).mean())
#上面语句的功能是输出表格所有数据中不同地区不同类型的评分数据平均值
二、单类分组
A.groupby
2022-05-05 14:51:49
57KB
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今天小编就为大家分享一篇Laravel 实现Eloquent模型分组查询并返回每个分组的数量 groupBy()，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧
2022-03-23 17:35:47
49KB
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直接上例子。
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'class':['a','a','b','b','a','a','b','c','c'],'score':[3,5,6,7,8,9,10,11,14]})
df:
class
score
0
a
3
1
a
5
2
b
6
3
b
7
4
a
8
5
a
9
6
b
10
7
c
11
8
c
14
df.sort_values(['class','score'],ascending=[1,0],inplace=True)
grouped =
2022-03-17 14:26:18
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一、先准备要使用的类：
1、Person类：
class Person
{
public string Name { set; get; }
public int Age { set; get; }
public string Gender { set; get; }
public override string ToString() => Name;
}
2、准备要使用的List，用于分组（GroupBy）：
List personList = new List
{
new Person
2022-02-17 16:51:20
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Laravel 5.5
Linux mint 18
PHPStorm
最近刚玩Laravel，手册源码还没来得及看完就跃跃欲试做了个小项目，其中有个需求是分组查询数据库中的一个字段并返回每个分组中的数量，还是去翻手册（手册确实够简单）:
groupBy 和 having 方法可用来对查询结果进行分组。having 方法的用法和 where 方法类似：
$users = DB::table('users')
->groupBy('account_id')
->having('account_id', '>', 100)
->get();
网上去查，发现一个轮子
$user_
2021-12-03 04:27:22
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pandas读取一组数据，可能存在重复索引，虽然可以利用drop_duplicate直接删除，但是会删除重要信息。
比如同一ID用户，多次登录学习时间。要计算该用户总共‘’学习时间‘’，就要把重复的ID的‘’学习时间‘’累加。
可以结合groupby和sum函数完成该操作。
实例如下：
新建一个DataFrame，计算每个 id 的总共学习时间。其中 id 为one/two的存在重复学习时间。先利用 groupby 按照键 id 分组，然后利用sum()函数求和，即可得到每个id的总共学习时间。
以上这篇对DataFrame数据中的重复行,利用groupby累加合并的方法详解就是小编分享给大
2021-11-29 16:08:49
52KB
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主要介绍了DataFrame.groupby()所见的各种用法详解，文中通过示例代码介绍的非常详细，对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值，需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧
2021-11-20 18:05:30
147KB
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主要介绍了利用Pandas和Numpy按时间戳将数据以Groupby方式分组，文中通过示例代码介绍的非常详细，对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值，需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧
2021-10-26 10:00:04
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熊猫分组过滤器
Playbook for pandas groupby过滤器。
熊猫数据框使用.groupby（）对象进行简化计算。 例如，给定金融期权数据的数据框，其中股票代码的栏目为“ UnderlyingSymbol”，而溢价要价的栏目为“ Ask”。
样本数据框：
一个简单的.groupby('UnderlyingSymbol')['Ask'].min()计算将提供每个符号最低要价的列表。
样本分组依据：
但是在许多情况下，我们仍然对看到其他专栏感兴趣。 与结合groupby操作的过滤操作相似。 使用.groupby() .transform()和boolean mask的组合。
# groupby filter: find minimum 'Ask' per 'UnderlyingSymbol'
mask_gb_filter = df_sample . groupby (
2021-10-12 16:05:06
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